YOLOv8优化：IoU系列篇 |Inner-IoU：基于辅助边框的IoU损失，结合CIoU、SIoU、EIoU、DIoU、GIoU等，2023年11月最新IoU改进

 本文改进： Inner-IoU,Inner-GIoU,Inner-DIoU,Inner-CIoU,Inner-EIoU,Inner-SIoU，其引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失。

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK

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1.Inner-IoU介绍

论文：https://arxiv.org/abs/2311.02877

摘要：随着检测器的迅速发展, 边框回归取得了巨大的进步。然而，现有的基于 IoU 的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛，忽视 IoU 损失项其自身的限制。尽管理论上 IoU 损失能够有效描述边框回归状态，在实际应用中，它无法根据不同检测器与检测任务进行自我调整，不具有